java 功能：客户提问，deepseek的AI生成答案，以Flux sse简式返回流式结果

<think>我们正在使用Spring WebFlux来实现一个SSE（Server-Sent Events）流式接口，该接口将返回DeepSeek AI生成的答案。这里的关键点在于： 1. 使用SSE协议：服务器通过HTTP连接持续发送数据流，每个事件由"data:"前缀标识。 2. 集成DeepSeek AI：假设我们有一个可以流式生成文本的DeepSeek AI服务，我们可以通过HTTP客户端（如WebClient）调用它，并将结果转换为SSE流。 步骤： 1. 创建一个Spring WebFlux控制器，提供一个返回`text/event-stream`的端点。 2. 在该端点中，我们使用WebClient调用DeepSeek AI的流式API（假设DeepSeek AI提供了类似OpenAI的流式API）。 3. 将DeepSeek AI返回的流（可能是JSON格式的片段）转换为SSE事件流。 假设DeepSeek AI的流式API返回的是JSON序列，每个块包含一个文本片段，例如：{"text": "hello"}。 实现： 首先，确保你的项目包含Spring WebFlux依赖（如Spring Boot Starter WebFlux）。 然后，创建一个Controller： ```java import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; import reactor.core.publisher.Flux; import reactor.core.publisher.Sinks; import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter; @RestController public class DeepSeekAIController { // 假设DeepSeek AI的流式API端点 private static final String DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; // 使用WebClient，非阻塞的HTTP客户端 private final WebClient webClient = WebClient.create(); @GetMapping(value = "/ai-stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamAiResponse() { // 构建请求体，这里以简单的JSON为例，实际需要根据DeepSeek API的要求构建 String requestBody = "{\"model\": \"deepseek-chat\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}], \"stream\": true}"; // 发送请求并获取Flux<JsonNode>（这里简化处理，直接使用字符串） // 注意：实际中应该使用对象映射，但为了简单，我们直接处理字符串 Flux<String> deepSeekStream = webClient.post() .uri(DEEPSEEK_API_URL) .header("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY") .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .bodyValue(requestBody) .retrieve() .bodyToFlux(String.class); // 这里我们假设返回的是每一行一个JSON对象的流 // 将DeepSeek返回的每个JSON字符串转换为SSE格式 return deepSeekStream .map(data -> "data: " + data + "\n\n") // 转换为SSE格式：每个数据块前加"data: "，后跟两个换行 .onErrorResume(e -> Flux.just("event: error\ndata: " + e.getMessage() + "\n\n")); // 错误处理 } } ``` 注意： 1. 上述代码中，我们假设DeepSeek API返回的是文本流，每行是一个JSON字符串。实际上，DeepSeek的流式API可能返回的是多个JSON对象，每个对象代表一个文本块。 2. 我们需要根据DeepSeek API的实际响应调整解析逻辑。如果返回的是JSON数组或其他格式，可能需要先解析JSON，然后提取我们需要的字段（如文本内容）。 3. 错误处理：我们使用`onErrorResume`在发生错误时发送一个SSE事件（事件类型为error），并包含错误信息。 改进版本（提取文本字段）： 假设DeepSeek返回的每个事件是一个JSON对象，结构为：{"choices": [{"delta": {"content": "hello"}}]}，我们可以这样提取： ```java import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.springframework.http.codec.json.Jackson2JsonDecoder; // 在类中定义ObjectMapper private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 修改WebClient的配置，使其能够解析JSON流 WebClient webClient = WebClient.builder() .codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().jackson2JsonDecoder(new Jackson2JsonDecoder(objectMapper))) .build(); @GetMapping(value = "/ai-stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamAiResponse() { String requestBody = "..."; // 同上 Flux<JsonNode> deepSeekStream = webClient.post() .uri(DEEPSEEK_API_URL) .header("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY") .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .bodyValue(requestBody) .retrieve() .bodyToFlux(JsonNode.class); // 直接解析为JsonNode // 提取每个事件中的文本内容 return deepSeekStream .map(json -> { // 根据实际结构提取文本，例如：choices[0].delta.content JsonNode contentNode = json.path("choices").path(0).path("delta").path("content"); if (contentNode.isMissingNode() || !contentNode.isTextual()) { return ""; // 或者跳过 } return contentNode.asText(); }) .filter(content -> !content.isEmpty()) // 过滤空内容 .map(content -> "data: " + content + "\n\n") // 转换为SSE格式 .onErrorResume(e -> Flux.just("event: error\ndata: " + e.getMessage() + "\n\n")); } ``` 这样，客户端将收到SSE流，每个事件包含DeepSeek AI生成的一个文本片段。 测试： 使用curl测试： ``` curl -v http://localhost:8080/ai-stream ``` 或者使用浏览器（支持SSE）： ```javascript const eventSource = new EventSource('http://localhost:8080/ai-stream'); eventSource.onmessage = (event) => { console.log(event.data); }; ``` 注意事项： - 确保DeepSeek API支持流式响应，并且你的WebClient配置能够处理流式JSON（如换行分隔的JSON）。 - 如果DeepSeek API返回的是换行分隔的JSON（每个事件是一个JSON对象，以换行符分隔），则使用`bodyToFlux(JsonNode.class)`可以正确解析。 - 根据DeepSeek API的实际响应结构调整JSON解析路径。 如果DeepSeek API的响应是字节流（如字节数组），则需要使用`bodyToFlux(DataBuffer.class)`并手动解析，但通常WebClient的JSON解码器可以处理。 引用说明： 在Spring WebFlux中使用WebClient调用外部API并返回SSE流，这是响应式编程的典型应用场景[^1][^2]。 相关问题： 1. 如何配置WebClient以处理不同的流式响应格式（如JSON流）？ 2. 在SSE流中如何处理错误和重试？ 3. 如何对DeepSeek AI的API调用进行单元测试？ 4. 如何确保SSE连接在客户端断开时正确取消对DeepSeek API的请求？</think>### 基于 Java WebFlux 的 DeepSeek AI SSE 流式接口实现指南 #### 1. 核心架构设计 ```mermaid graph TD A[客户端] -->|SSE连接| B(Spring WebFlux) B -->|流式请求| C[DeepSeek AI API] C -->|分块响应| D[响应式处理管道] D -->|SSE事件流| A ``` #### 2. 实现步骤 ##### 2.1 添加依赖 (`pom.xml`) ```xml <dependencies> <!-- WebFlux 核心 --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <!-- DeepSeek API 客户端 --> <dependency> <groupId>com.deepseek</groupId> <artifactId>deepseek-java-sdk</artifactId> <version>1.2.0</version> </dependency> </dependencies> ``` ##### 2.2 SSE 控制器实现 ```java import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import reactor.core.publisher.Flux; import java.time.Duration; @RestController @RequestMapping("/ai") public class AIController { private final DeepSeekClient deepSeekClient; // 注入DeepSeek客户端 @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<ServerSentEvent<String>> streamAIResponse(@RequestParam String prompt) { return deepSeekClient.streamCompletion(prompt) .map(chunk -> ServerSentEvent.builder(chunk) .id(UUID.randomUUID().toString()) .event("ai-response") .build()) .onErrorResume(e -> Flux.just( ServerSentEvent.builder("服务错误: " + e.getMessage()) .event("error") .build() )); } } ``` ##### 2.3 DeepSeek 客户端集成 ```java import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; import reactor.core.publisher.Flux; public class DeepSeekClient { private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"; private final WebClient webClient; public DeepSeekClient(String apiKey) { this.webClient = WebClient.builder() .baseUrl(API_URL) .defaultHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey) .build(); } public Flux<String> streamCompletion(String prompt) { return webClient.post() .contentType(MediaType.APPLICATION_JSON) .bodyValue(createRequest(prompt)) .retrieve() .bodyToFlux(String.class) // 假设API返回纯文本流 .map(this::extractContent) // 提取实际内容 .delayElements(Duration.ofMillis(50)); // 控制流速度 } private String createRequest(String prompt) { return String.format(""" { "model": "deepseek-chat", "messages": [{"role": "user", "content": "%s"}], "stream": true } """, prompt); } } ``` #### 3. 关键配置 ##### 3.1 应用配置 (`application.yml`) ```yaml deepseek: api-key: YOUR_DEEPSEEK_API_KEY timeout: 30s # 流式响应超时时间 ``` ##### 3.2 响应式线程池配置 ```java @Configuration public class ReactorConfig { @Bean public Scheduler reactiveScheduler() { return Schedulers.newBoundedElastic( 50, // 线程数上限 1000, // 任务队列上限 "deepseek-pool" // 线程名前缀 ); } } ``` #### 4. 客户端测试方法 ##### 使用 cURL 测试 ```bash curl -v -N http://localhost:8080/ai/stream?prompt="Java响应式编程的优势" ``` ##### JavaScript 前端集成 ```javascript const eventSource = new EventSource('/ai/stream?prompt=解释量子计算'); eventSource.addEventListener('ai-response', (event) => { const chunk = event.data; document.getElementById('output').innerHTML += chunk; }); eventSource.addEventListener('error', (event) => { console.error('SSE错误:', event.data); }); ``` #### 5. 性能优化技巧 1. **背压控制**： ```java .onBackpressureBuffer(100, BufferOverflowStrategy.DROP_OLDEST) ``` 2. **连接管理**： ```java .timeout(Duration.ofSeconds(30), Schedulers.boundedElastic()) ``` 3. **缓存策略**： ```java .cache(10) // 缓存最近10个响应 ``` 4. **错误恢复**： ```java .retryWhen(Retry.backoff(3, Duration.ofSeconds(1))) ``` #### 6. 监控与诊断 ```java .deepSeekStream .name("deepseek-response") .metrics() .log("ai-stream", Level.FINE) .doOnNext(chunk -> Metrics.counter("ai.chunks").increment()) ``` --- ### 典型响应结构 | 事件类型 | 数据结构示例 | 说明 | |----------------|----------------------------------|--------------------------| | `ai-response` | `data:{"id":"1", "text":"响应"}` | AI生成的内容块 | | `heartbeat` | `:ping\n\n` | 保持连接的心跳信号 | | `error` | `event:error\ndata:超时` | 错误事件 | | `complete` | `event:complete\ndata:{}` | 流结束信号 | > **注意**：SSE规范要求每个事件以`\n\n`结尾，文本内容需进行HTML转义[^1] ---